一種基于圖像分割技術(shù)的顆粒數(shù)粒方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種農(nóng)業(yè)用的顆粒數(shù)粒方法，尤其涉及一種基于圖像分割技術(shù)的顆粒 數(shù)粒方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在種子培育等工作過程中，經(jīng)常會(huì)遇到對(duì)種子進(jìn)行計(jì)數(shù)這樣的繁瑣而枯燥的工 作。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷提高，數(shù)粒儀有效替代了人工數(shù)粒的落后工作方式。中國國內(nèi)農(nóng) 業(yè)部門有關(guān)單位推廣數(shù)粒儀的應(yīng)用將使中國農(nóng)業(yè)科研工作者在進(jìn)行育種、選種過程中提高 研究水平、節(jié)省大量時(shí)間。
[0003] 現(xiàn)有的數(shù)粒儀主要分為兩類：物理式光電數(shù)粒儀和軟硬件結(jié)合式智能數(shù)粒儀，分 別介紹如下：
[0004] 物理式光電數(shù)粒儀工作原理：儀器工作由微電腦芯片控制，配以薄膜式按鍵操作。 電磁振動(dòng)盒使種子逐粒排隊(duì)送料，落入光電轉(zhuǎn)換槽后形成光電脈動(dòng)，經(jīng)放大整形倒相后送 入計(jì)數(shù)電路，以LED數(shù)碼管顯示讀數(shù)。
[0005] 軟硬件結(jié)合式智能數(shù)粒儀工作原理：待測(cè)種子放置在電磁震動(dòng)工作臺(tái)上，經(jīng)震動(dòng) 后使種子較均勻平鋪，為了提高準(zhǔn)確率，應(yīng)盡量避免種子之間重疊。固定在電磁震動(dòng)工作臺(tái) 上的攝像頭在良好的LED光源的光照條件下對(duì)平鋪后的種子進(jìn)行圖像拍攝，模擬信號(hào)的圖 像數(shù)據(jù)經(jīng)圖像采集卡進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像數(shù)據(jù)后傳遞給PC機(jī)；在PC機(jī)上，基于虛擬儀 器軟件開發(fā)平臺(tái)及其強(qiáng)大的圖像處理功能軟件包進(jìn)行機(jī)器視覺數(shù)種系統(tǒng)軟件開發(fā)，數(shù)字圖 像數(shù)據(jù)通過該軟件進(jìn)行圖像處理、分析等操作后得出測(cè)量結(jié)果，并在顯示器上顯示出來。
[0006] 上述兩種傳統(tǒng)數(shù)粒儀都存在計(jì)數(shù)速度慢、對(duì)樣品質(zhì)量要求過高、設(shè)備昂貴等問題， 具體表現(xiàn)不同，光電式數(shù)粒儀要求樣品大小基本相同且不含雜質(zhì)，否則容易造成較大誤差 或者停止工作，價(jià)格普遍在2000到6000不等；而軟硬件結(jié)合式數(shù)粒儀對(duì)圖片品質(zhì)要求高， 需要借助強(qiáng)光裝置和背光裝置等輔助設(shè)備進(jìn)行拍照取樣工作，其價(jià)格一般在萬元以上。以 現(xiàn)國內(nèi)使用最多的SLY系列微電腦自動(dòng)數(shù)粒儀（光電式）和SC-H2型智能種子數(shù)粒儀（軟 硬件結(jié)合式）為例，前者的速度低于500粒/1分鐘，后者的速度為1000~15000粒/分鐘 (每次數(shù)粒范圍：50~3000粒）。
[0007] 上述傳統(tǒng)數(shù)粒儀的缺陷制約了農(nóng)業(yè)數(shù)粒工作的高效開展，從而減慢了農(nóng)業(yè)科研進(jìn) 程。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的就在于為了解決上述問題而提供一種計(jì)數(shù)速度快、對(duì)樣品質(zhì)量要求 較低的基于圖像分割技術(shù)的顆粒數(shù)粒方法。
[0009] 本發(fā)明通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)上述目的：
[0010] -種基于圖像分割技術(shù)的顆粒數(shù)粒方法，用于對(duì)載有樣品顆粒圖案的圖片進(jìn)行處 理并獲取樣品顆粒的數(shù)量，包括如下步驟：
[0011] (1)對(duì)圖片進(jìn)行均一化處理，使圖片上的點(diǎn)亮度、灰度均一，同時(shí)記錄最大R值即 maxR、最小R值即minR、最大G值即maxG、最小G值即minG、最大B值即minB和最小B值即 minB；
[0012] ⑵計(jì)算當(dāng)前圖片像素點(diǎn)R、G、B值的權(quán)數(shù)weight，即遍歷圖像對(duì)weight[R] [G] [B] 采取自增操作；
[0013] (3)迭代聚類，將圖片分為背景類和樣品顆粒類：利用K均值算法，這里K= 2,即選取兩個(gè)聚類質(zhì)心點(diǎn)，首先設(shè)定兩個(gè)初始中心點(diǎn)，一個(gè)代表背景的中心，一個(gè)代 表樣品顆粒的中心，設(shè)置背景的中心點(diǎn)為像素點(diǎn)R、G、B值的權(quán)數(shù)最大的R、G、B，樣品 顆粒的中心點(diǎn)設(shè)置為像素點(diǎn)R、G、B值的權(quán)數(shù)最小的R、G、B;然后在以[minR，maxR]， [minG，maxG]，[minB，maxB]范圍的三層循環(huán)，重復(fù)下列過程直到收斂：對(duì)于每一個(gè)點(diǎn)， 計(jì)算其應(yīng)該屬于的類，即判定當(dāng)前點(diǎn)屬于背景還是樣品顆粒，判斷公式如下：min(dis背 景，dis樣品顆粒)，dis=weight[R][G][B] · [(R-r)2+(G-g)2+(；B-b)2];將當(dāng)前點(diǎn)加入 其所屬的類后，重新計(jì)算該類的質(zhì)心（r，g，b)，公式如下：

上述R、G、B都是屬于同一類，即 9 背景或者樣品顆粒；
[0014] (4)像素轉(zhuǎn)化：遍歷圖片的每一個(gè)像素點(diǎn)，根據(jù)K均值聚類算法的結(jié)果，如果當(dāng) 前像素點(diǎn)屬于背景類，則置當(dāng)前點(diǎn)為（255, 255, 255)，如果屬于樣品顆粒類，則置當(dāng)前點(diǎn)為 (〇,〇,〇);遍歷結(jié)束后，則將原圖片轉(zhuǎn)化為一個(gè)只有兩種像素點(diǎn)的黑白圖片，白色為樣品顆 粒，黑色為背景；
[0015] (6)數(shù)粒：對(duì)圖片的像素點(diǎn)進(jìn)行廣度優(yōu)先搜索：遍歷圖片的每一個(gè)像素點(diǎn)，在當(dāng)前 點(diǎn)是樣品顆粒像素點(diǎn)的情況下，對(duì)當(dāng)前像素點(diǎn)的四周8個(gè)方向進(jìn)行讀取，直到將當(dāng)前樣品 顆粒像素點(diǎn)的連通分量即圖像中某一塊樣品顆粒像素點(diǎn)的集合統(tǒng)計(jì)完畢，對(duì)已經(jīng)統(tǒng)計(jì)過的 樣品顆粒像素點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記防止重復(fù)計(jì)數(shù)，從下一個(gè)像素點(diǎn)開始繼續(xù)判定，直到圖片上的所 有像素點(diǎn)都遍歷完畢，計(jì)算每個(gè)連通分量所占的像素點(diǎn)數(shù)，然后對(duì)每個(gè)連通分量所占的像 素?cái)?shù)進(jìn)行從小到大的排序，由于背景的像素點(diǎn)數(shù)比樣品顆粒所占的像素點(diǎn)數(shù)要多，所以選 取排序后數(shù)組的中位數(shù)，作為一個(gè)基本樣品顆粒所占的像素點(diǎn)數(shù)，然后再通過每個(gè)連通分 量所占的像素點(diǎn)數(shù)除以基本樣品顆粒所占的像素點(diǎn)數(shù)，求出每個(gè)連通分量大概的樣品顆粒 數(shù)，進(jìn)而得到總的樣品顆粒數(shù)。
[0016] 作為優(yōu)選，所述步驟（1)中，采用以下公式對(duì)圖片進(jìn)行均一化處理：
[0018]RGB色彩模式是工業(yè)界的一種顏色標(biāo)準(zhǔn)，是通過對(duì)紅（R)、綠（G)、藍(lán)⑶三個(gè)顏色 通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，R、G、B即是代表紅、綠、藍(lán) 三個(gè)通道的顏色，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是目前運(yùn)用最廣的 顏色系統(tǒng)之一。
[0019] 本發(fā)明的有益效果在于：
[0020] 本發(fā)明利用K均值灰度圖像分割和聚類分類技術(shù)對(duì)載有樣品顆粒圖案的圖片進(jìn) 行處理并獲取樣品顆粒的數(shù)量，具有計(jì)數(shù)速度快、對(duì)樣品質(zhì)量要求較低等優(yōu)點(diǎn)，具體體現(xiàn) 為：
[0021] 1、在保證精度的前提下提高處理速度：采用圖像處理技術(shù)，在保證精度的前提下 利用算法的優(yōu)越性提高處理速度，實(shí)際時(shí)間復(fù)雜度受圖片像素值影響，圖片像素值越低，處 理時(shí)間越短；具體而言，誤差一般控制在3%以下，速度可高達(dá)每秒處理5至8張圖片（以50 萬像素圖片來計(jì)算），以每張圖片平均300粒計(jì)算（處理時(shí)間不受圖片的種粒數(shù)目影響）， 數(shù)粒速度可高達(dá)90000~144000粒/分鐘。
[0022] 2、降低對(duì)樣品品質(zhì)的要求：通過利用K均值灰度圖像分割和聚類分類等圖像處理 算法，對(duì)圖像以像素點(diǎn)為單位進(jìn)行精密處理，支持低像素圖像，對(duì)圖像的分辨率和像素沒有 要求；具體而言，計(jì)算機(jī)有著比物理型機(jī)器更好的靈活性，不易出現(xiàn)傳統(tǒng)數(shù)粒儀死機(jī)、誤差 過大的問題，相比軟硬件結(jié)合式數(shù)粒儀，對(duì)圖像拍攝條件要求低，只需將待數(shù)粒的樣品放在 一張純色（與樣品色差較大）紙上，無光線斜照的基礎(chǔ)上即可使用手機(jī)或者相機(jī)進(jìn)行拍照。
[0023] 3、降低數(shù)粒費(fèi)用：使用純軟件純算法技術(shù)解決數(shù)粒問題，最大程度化降低硬件成 本；具體而言，只有研發(fā)和維護(hù)費(fèi)用，可以以電腦軟件的形式進(jìn)行使用，無需設(shè)備費(fèi)用和設(shè) 備產(chǎn)生的物流費(fèi)用。
【附圖說明】
[0024] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例中載有稻粒圖案的圖片；
[0025] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例中均一化處理后的圖片；
[0026]圖3是本發(fā)明實(shí)施例中第一次迭代后的圖片；
[0027] 圖4是本發(fā)明實(shí)施例中第二次迭代后的圖片；
[0028] 圖5是本發(fā)明實(shí)施例中最后一次迭代（本例中為第四次迭代）后的圖片。
【具體實(shí)施方式】
[0029] 下面以對(duì)載有稻粒圖案的圖片進(jìn)